基于高光譜與電磁感應(yīng)技術(shù)的干旱區(qū)綠洲土壤含水量反演研究

寧 娟， 丁建麗， 楊?lèi)?ài)霞，蘇 雯 ，李 煥，曹 雷，繆 琛，地力夏提·艾木熱拉

(1.新疆大學(xué) 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830046；2.綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，新疆 烏魯木齊 830046)

綠洲是干旱、半干旱地區(qū)一種獨(dú)特的生態(tài)單元，依托水分條件，以荒漠為基質(zhì)發(fā)育形成的各種植被生態(tài)體系，是維系干旱地區(qū)人類(lèi)生存、活動(dòng)與發(fā)展的基本場(chǎng)所[1]。土壤含水量作為植物生長(zhǎng)的重要基礎(chǔ)，是氣象、生態(tài)、農(nóng)業(yè)等研究應(yīng)用領(lǐng)域的主要參數(shù)之一，特別是在干旱、半干旱綠洲區(qū)域，在兩個(gè)關(guān)鍵季節(jié)(干季和濕季)，土壤含水量程度和狀況往往有較大的差異，對(duì)該區(qū)域的農(nóng)業(yè)發(fā)展具有不可忽視的影響[2]。因此，如何高效、準(zhǔn)確地獲取關(guān)鍵季節(jié)的土壤含水量信息，對(duì)干旱、半干旱綠洲區(qū)域的生態(tài)與經(jīng)濟(jì)可持續(xù)健康發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。

隨著遙感技術(shù)的出現(xiàn)，解決了傳統(tǒng)技術(shù)無(wú)法滿(mǎn)足的大面積土壤含水量快速監(jiān)測(cè)需求的瓶頸。其中，高光譜技術(shù)其光譜分辨率高、使地物在不同波長(zhǎng)范圍內(nèi)的反射值有較大差異，從而為土壤含水量遙感定量反演提供了可能[3]。國(guó)內(nèi)的鄭小坡等[4]、王秀君等[5]以及國(guó)外的Pan M等[6]、Younis等[7]基于近地面高光譜來(lái)研究土壤含水量，其范圍限于土壤含水量較高的區(qū)域，對(duì)于較低的土壤含水量難以準(zhǔn)確地反演，這需要將遙感技術(shù)與其它技術(shù)相結(jié)合，綜合進(jìn)行定量研究。

電磁感應(yīng)儀(EM38)因其具有快速、實(shí)時(shí)及非破壞性等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛用于土壤理化性質(zhì)的調(diào)查研究中。Hossain等[8]通過(guò)驗(yàn)證不同高度的EM38深度響應(yīng)函數(shù)，建立了土壤體積含水量與土壤表觀電導(dǎo)率的回歸模型，對(duì)根區(qū)土壤含水量進(jìn)行了較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。Misra R K等[9]、Huang J等[10]和蔣志云等[11]分別在棉花地、農(nóng)田和農(nóng)牧交錯(cuò)帶退耕地利用 EM38 測(cè)量土壤表觀電導(dǎo)率，并與土壤含水量進(jìn)行回歸建模，結(jié)果顯示土壤水分與土壤表觀電導(dǎo)率(ECa)具有顯著相關(guān)性，且土壤含水量預(yù)測(cè)結(jié)果較可靠。目前，國(guó)內(nèi)主要將電磁感應(yīng)技術(shù)應(yīng)用于土壤含鹽量的測(cè)定、土壤鹽分空間異質(zhì)性分析以及土壤剖面電導(dǎo)率預(yù)測(cè)等方面[12-4],土壤水分探測(cè)及預(yù)報(bào)方面并不多見(jiàn)，尤其是將電磁感應(yīng)技術(shù)與遙感技術(shù)相結(jié)合，對(duì)兩個(gè)關(guān)鍵季節(jié)的土壤含水量進(jìn)行精確反演，從而獲取干旱區(qū)綠洲土壤含水量變化規(guī)律的研究報(bào)道較為少見(jiàn)。

本文以渭干河-庫(kù)車(chē)河綠洲為研究對(duì)象，首先利用EM38所測(cè)得的土壤表觀電導(dǎo)率與實(shí)測(cè)土壤含水量進(jìn)行回歸分析，將土壤含水量EM38解譯值代替土壤含水量實(shí)測(cè)值，參與后續(xù)建模運(yùn)算中。其次，從室外實(shí)測(cè)光譜與土壤含水量EM38解譯值入手，采用光譜特征指數(shù)的方法選取敏感波段特征指數(shù)，利用偏最小二乘回歸分析方法，建立高光譜土壤含水量預(yù)測(cè)模型。最終將Landsat8遙感影像各采樣單元波段反射率代入預(yù)測(cè)模型，對(duì)土壤含水量狀況進(jìn)行反演，并對(duì)土壤含水量預(yù)測(cè)值進(jìn)行精度評(píng)估，從而為精確、快速獲取土壤含水量信息提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

渭干河-庫(kù)車(chē)河綠洲位于新疆天山南麓、塔里木盆地北緣，隸屬于阿克蘇地區(qū)，包括庫(kù)車(chē)、沙雅、新河三縣，地理位置位于東經(jīng)82°10′～83°50′,北緯41°06′～41°40′之間；屬于溫帶大陸性干旱氣候，天然植被以蘆葦(Phragimitesaustralis)、檉柳(Tamarixramosissima)、駱駝刺(Allhagisparisifolia)、花花柴(Karelinacaspica)和鹽爪爪(Kalidiumgracile)等為主。該區(qū)域的年均降水量?jī)H有43.1mm，而年均蒸發(fā)量高達(dá)1992.0～2863.5mm，蒸發(fā)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于降水量，干燥系數(shù)為44.37，多年平均氣溫10.2～15.1℃，屬于干旱與極端干旱地區(qū)。該區(qū)是庫(kù)車(chē)、沙雅和新和三縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心地帶，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)以農(nóng)業(yè)為主，屬于典型的綠洲灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)，主要經(jīng)濟(jì)農(nóng)作物以棉花、小麥、玉米為主。灌溉水源主要來(lái)自渭干河和庫(kù)車(chē)河，此外還有少量的水來(lái)自塔里木河、泉水。由于地下水位高，土地下層構(gòu)成物顆粒細(xì)，透水性差，造成該區(qū)土壤鹽漬化現(xiàn)象比較普遍，主要表現(xiàn)在土壤次生鹽漬化面積不斷擴(kuò)大、土壤肥力下降、沙丘移動(dòng)等。

圖1 研究區(qū)地理位置圖及采樣單元分布圖 Fig.1 Geographical position map of study area and distribution of sampling points

1.2 數(shù)據(jù)采集

野外樣本采集時(shí)間是在2015年4月下旬和9月下旬，土壤樣本的光譜采集是運(yùn)用美國(guó)ASD Field spec3 便攜式地物波譜儀，其波長(zhǎng)范圍為350～2500nm。觀測(cè)時(shí)風(fēng)力小于3級(jí)，云量小于5%，且太陽(yáng)輻射強(qiáng)烈，觀測(cè)時(shí)間為北京時(shí)間13∶00～16∶00。光譜測(cè)量時(shí)，光譜儀探測(cè)頭垂直于土壤表面，距土樣表面約20cm，視場(chǎng)角為25°[15]。按照五點(diǎn)梅花狀進(jìn)行土壤樣本的采集,每個(gè)土樣采集10次，將每個(gè)土樣測(cè)得的10條光譜平均得到該土樣的實(shí)際光譜反射率，再將5個(gè)采樣點(diǎn)之和求平均即得到采樣單元的土壤光譜反射率。在光譜數(shù)據(jù)測(cè)量結(jié)束后，運(yùn)用EM38電磁感應(yīng)儀，獲取每個(gè)采樣單元的表觀電導(dǎo)率數(shù)據(jù),每個(gè)采樣單元選取測(cè)量點(diǎn)49個(gè)，將49個(gè)點(diǎn)測(cè)量值的平均值作為該采樣單元表觀電導(dǎo)率的真實(shí)值。測(cè)量結(jié)束后，取土壤表層0～10cm的土樣帶回實(shí)驗(yàn)室，各采樣單元的土壤實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)值均為一個(gè)采樣單元內(nèi)5個(gè)采樣點(diǎn)之和求平均，用烘干箱將土樣烘干并測(cè)定土壤含水量。實(shí)驗(yàn)最終獲取的采樣單元有84個(gè)，下文統(tǒng)稱(chēng)為樣本，如圖2所示。

圖2 采樣單元EM38測(cè)量Fig.2 The measurement points at a site

1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.3.1 實(shí)測(cè)高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理 運(yùn)用ViewSpecPro軟件對(duì)土壤樣本的反射光譜進(jìn)行平均值的計(jì)算，得到土壤樣本的光譜反射率，為了突出光譜特征值，消除噪聲的影響，運(yùn)用OriginPro 9.0軟件，選用Savitzky-Golay濾波平滑法對(duì)土壤光譜反射率進(jìn)行平滑去噪處理，同時(shí)剔除水汽吸收影響嚴(yán)重的波段，剔除的波段為：1346～1462，1796～1970和2406～2500nm。

1.3.2 遙感數(shù)據(jù)獲取和預(yù)處理 本研究采用Landsat8 的OLI_TRIS數(shù)據(jù)，軌道號(hào)為145/031,獲取時(shí)間分別為2015年4月26日和2015年9月17日。選取OLI傳感器的前7個(gè)波段影像，采用ENVI下的FLAASH模塊對(duì)影像進(jìn)行大氣輻射校正。接著以經(jīng)過(guò)幾何精校正的2010年遙感影像圖為基準(zhǔn)，對(duì)2015年4月和2015年9月的影像進(jìn)行校正，誤差均在0.5個(gè)像元以?xún)?nèi)。

1.4 光譜數(shù)據(jù)的建模方法

光譜重采樣是指將地面實(shí)測(cè)或波譜庫(kù)的光譜數(shù)據(jù)匹配到其它已知傳感器的波譜或波譜源中[16]。本文將ASD光譜儀所測(cè)得的光譜反射率重采樣為L(zhǎng)andsat8反射率，從而進(jìn)行模型的遙感反演。在前人研究的基礎(chǔ)上[17], 本文采用對(duì)與Landsat8相應(yīng)的波段進(jìn)行均值處理的方法，獲取與Landsat8各波段相對(duì)應(yīng)的實(shí)測(cè)高光譜反射率值，參與接下來(lái)的光譜特征指數(shù)提取，光譜重采樣方法如表1所示。建模采用特征指數(shù)法以及偏最小二乘回歸方法(partial least square regress，PLSR)。

特征指數(shù)法是地物參數(shù)進(jìn)行遙感反演的一種常用方法，通過(guò)特定的波段組合可以消除背景噪聲的影響，從而提高地物參數(shù)遙感反演的精度[18]。在不同的特征指數(shù)法中，比值形式A/B、差值形式A-B和歸一化形式(A-B)/(A+B)這3種特征指數(shù)，由于運(yùn)算簡(jiǎn)便被廣泛使用，本文分別對(duì)兩兩波段進(jìn)行以上3種特征指數(shù)提取，為后續(xù)土壤含水量建模提供光譜參量。

偏最小二乘回歸方法是將主成分分析和方差分析引入傳統(tǒng)的回歸分析中，在自變量存在嚴(yán)重多重相關(guān)性的條件下以及樣本點(diǎn)個(gè)數(shù)少于變量個(gè)數(shù)的條件下，能夠通過(guò)篩選出對(duì)因變量具有最佳解譯能力的成分，剔除無(wú)解譯能力的信息，從而提高模型的反演精度。

表1 光譜重采樣方法

1.5 估測(cè)模型構(gòu)建及驗(yàn)證

本文采用干、濕季土壤樣本共84個(gè)，其中建模樣本集56個(gè)，驗(yàn)證樣本集28個(gè)。將波段平均反射率按上述3種方式進(jìn)行波段組合，選擇出與土壤含水量相關(guān)性大的光譜參數(shù)，在The Unscrambler 10.3軟件中，利用偏最小二乘回歸方法對(duì)土壤含水量進(jìn)行預(yù)測(cè)估計(jì)。檢驗(yàn)?zāi)Ｐ途鹊闹笜?biāo)為統(tǒng)計(jì)量F值、決定系數(shù)R2、建模集決定系數(shù)Rc2、驗(yàn)證集決定系數(shù)Rp2、建模集均方根誤差(RMSEc)、驗(yàn)證集均方根誤差(RMSEp)以及殘留預(yù)測(cè)偏差(RPD)。當(dāng)統(tǒng)計(jì)量F值大于理論臨界值Fa時(shí)，估算方程顯著，且F值越大，R2越高，RMSE越小，表明模型估算的準(zhǔn)確性越高，反之則模型估算的準(zhǔn)確性越差。RPD是統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值相關(guān)性大小的指標(biāo)，是樣品實(shí)測(cè)值的標(biāo)準(zhǔn)差(SD)與RMSE的比值。當(dāng)RPD小于1.4時(shí)，模型預(yù)測(cè)精度極差；當(dāng)RPD在1.4～2.0時(shí)，預(yù)測(cè)精度尚可；當(dāng)RPD大于2.0時(shí)，預(yù)測(cè)精度極佳[19]。

1.6 遙感影像反演方法

在遙感影像上獲取的采樣點(diǎn)光譜反射率中，土壤和植被的光譜反射率會(huì)同時(shí)存在于像元中，然而土壤含水量高光譜估算模型是只考慮純土壤的一種估算模型，因此為了提高土壤含水量遙感反演的精度，需剔除遙感影像上的植被光譜信息。

目前，線性模型是使用較廣泛的混合像元分解模型，其中又以像元二分模型最為常見(jiàn)[20]。本文就利用像元二分模型對(duì)原始影像中的植被光譜信息進(jìn)行剔除，從而準(zhǔn)確獲取土壤光譜反射率。剔除植被光譜后的像元二分模型為：

rsa=(ra-Fvrva)/F

(1)

Fs=1-Fv

(2)

Fv=(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)

(3)

式中，ra為混合像元光譜反射率；rsa和rva分別為土壤和植被在波段a時(shí)的光譜反射率；Fv和Fs分別為植被和土壤所占像元比例。NDVImin和NDVImax分別為遙感影像上的NDVI最小值和最大值。

先將遙感影像上NDVI值小于0的水體去除，再計(jì)算出影像中NDVImin和NDVImax，運(yùn)用上述公式，計(jì)算出像元中的土壤光譜反射率。通過(guò)對(duì)遙感影像進(jìn)行混合像元分解處理，剔除植被光譜干擾，得到遙感影像土壤光譜反射率值，運(yùn)用到后續(xù)遙感建模反演土壤水分的工作中。

2 結(jié)果與分析

2.1 EM38數(shù)據(jù)解譯

EM38測(cè)量原理主要是依靠?jī)x器前端的接受線圈，接受儀器后端的發(fā)射線圈所產(chǎn)生的原生磁場(chǎng)及次生磁場(chǎng)，通過(guò)建立原生磁場(chǎng)及次生磁場(chǎng)的相對(duì)關(guān)系，從而獲得土壤綜合表觀電導(dǎo)率ECa。EM38包含垂直偶極和水平偶極兩種探測(cè)模式，其探測(cè)深度分別為1.5m和0.75m，測(cè)得的垂直與水平土壤表觀電導(dǎo)率分別為ECV和ECH。分別對(duì)研究區(qū)干季42個(gè)、濕季42個(gè)EM38采樣單元的表觀電導(dǎo)率測(cè)定值ECV和ECH進(jìn)行相關(guān)性分析，如圖3所示，二者的相關(guān)性較高，表明EM38測(cè)定數(shù)據(jù)準(zhǔn)確，研究結(jié)果可信度較高。

分別以干季42個(gè)、濕季42個(gè)土壤含水量為因變量，以EM38垂直模式與水平模式測(cè)得的土壤表觀電導(dǎo)率為自變量，建立干、濕季節(jié)下的土壤水分回歸模型。由圖4可看出，無(wú)論是干季還是濕季，土壤水分與ECV和ECH存在較好的非線性關(guān)系，相關(guān)系數(shù)R2均達(dá)到0.65以上，其中，對(duì)于研究區(qū)干、濕兩季的土壤含水量擬合效果最好的均是以ECH為自變量的指數(shù)回歸模型，因此，本文后續(xù)所用的土壤含水量均是由該模型計(jì)算得出。

圖3 干、濕季ECV和ECH的相關(guān)性關(guān)系Fig.3 Relationship between electromagnetic apparent conductivity ECV and ECH in dry and wet seasons

圖4 干、濕季實(shí)測(cè)土壤含水量與土壤表觀電導(dǎo)率ECV和ECH的指數(shù)回歸模型Fig.4 Regression and exponential regression model between ECV and ECH in dry and wet seasons

2.2 土壤含水量高光譜建模分析

通過(guò)表1高光譜重采樣得到的波段數(shù)據(jù)，利用比值形式A/B、差值形式A-B和歸一化形式(A-B)/(A+B)3種單一光譜特征指數(shù)，對(duì)高光譜反射率進(jìn)行計(jì)算。通過(guò)相關(guān)性分析，選取通過(guò)0.05顯著性檢驗(yàn)的光譜參數(shù)，最終利用比值形式A/B得到28個(gè)敏感光譜參數(shù)、利用差值形式A-B得到20個(gè)敏感參數(shù)、利用歸一化形式(A-B)/(A+B)得到32個(gè)敏感參數(shù)。

分別利用干季42個(gè)、濕季42個(gè)經(jīng)EM38解譯的土壤含水量數(shù)據(jù)作為因變量，3種單一光譜特征指數(shù)獲取的敏感波段參數(shù)作為自變量，運(yùn)用PLSR方法，分別建立干、濕季土壤含水量高光譜估測(cè)模型，結(jié)果如表2所示。在濕季，3種單一光譜特征指數(shù)建立的模型和利用差值形式A-B建立的土壤含水量模型，建模精度最高，Rc2為0.662和Rp2為0.583，這可能是由于本研究區(qū)緯度較低，雖然處于秋季，但日照時(shí)間長(zhǎng)，土壤含水量較高。在干季，利用歸一化形式(A-B)/(A+B)所建立的土壤含水量預(yù)測(cè)模型，建模集及預(yù)測(cè)集的決定系數(shù)R2最高，Rc2為0.616和Rp2為0.543，這可能是由于該季節(jié)為研究區(qū)的春旱期，降水稀少，蒸發(fā)強(qiáng)烈，該區(qū)域土壤表層含水量較低所致。

由于研究區(qū)采樣點(diǎn)大多處于綠洲荒漠交錯(cuò)帶，比值、差值、歸一化這3種單一的光譜特征指數(shù)所構(gòu)建的土壤含水量高光譜預(yù)測(cè)模型，在一定程度上很可能反映研究區(qū)實(shí)際的土壤水分含量。因此，接下來(lái)本文嘗試將比值、差值、歸一化3種單一的光譜特征指數(shù)結(jié)合起來(lái)，干、濕季分別選取40個(gè)和41個(gè)光譜參量，建立基于多種光譜特征指數(shù)的土壤含水量模型。從表2中可以看出，利用多種光譜特征指數(shù)建立的模型，建模精度與3種單一光譜特征指數(shù)相比，建模集與驗(yàn)證集的決定系數(shù)R2均有了顯著提高。濕季的Rp2達(dá)到0.715，干季Rp2達(dá)到0.679；均方根誤差RMSE也有較大幅度的減少，RMSEp為0.455%，干季的RMSEp為0.524%；干、濕季RPD分別為2.28和2.13，模型均達(dá)到較高預(yù)測(cè)精度。

如圖5所示，基于多種光譜特征指數(shù)所建土壤含水量預(yù)測(cè)模型，干、濕季的Rp2均高于0.6，RMSEp低于0.6%，PRD大于2，并且土壤含水量預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值都大致均勻地分布在1∶1線附近，證明利用多種光譜特征指數(shù)能夠作為有效手段估算干旱區(qū)綠洲土壤含水量。

表2 土壤含水量偏最小二乘回歸模型

圖5 干、濕季土壤含水量EM38解譯值與土壤含水量預(yù)測(cè)值相關(guān)關(guān)系Fig.5 Relationship between soil moisture content of EM38 interpreted and model predicted

2.3 土壤含水量遙感反演

在遙感影像上確定野外采集的84個(gè)采樣點(diǎn)，將各個(gè)采樣點(diǎn)的對(duì)應(yīng)波段反射率代入多種光譜特征指數(shù)模型中，從而反演研究區(qū)土壤含水量分布。從圖6可看出，綠洲內(nèi)部土壤含水量高于綠洲外圍，濕季的土壤含水量明顯高于干季，干季土壤含水量大部分都低于15%，而在濕季土壤含水量大部分都高于15%。在干季，綠洲北部土壤持水能力較強(qiáng)，因此該區(qū)域土壤含水量較高，而在綠洲南部及外圍區(qū)域，由于降水稀少，植被覆蓋度低，導(dǎo)致該區(qū)域土壤含水量較低；濕季土壤含水量明顯增加，在綠洲內(nèi)部，由于降水充沛，加上人工灌溉頻繁，植被覆蓋度較高，因此綠洲內(nèi)部土壤含水量較高，而在綠洲外圍，植被稀少，土壤質(zhì)地主要以粉砂壤土為主，其土壤孔隙度小，透水性差，持水能力差，因此該區(qū)域土壤水分含量較低。這與研究區(qū)實(shí)際情況相一致。

利用遙感影像中反演的采樣點(diǎn)土壤含水量，與實(shí)際采樣點(diǎn)土壤含水量做精度檢驗(yàn)，如圖7所示，干季土壤含水量統(tǒng)計(jì)量F值為1.38，預(yù)測(cè)決定系數(shù)R2為0.610，RMSE為0.638%，濕季土壤含水量統(tǒng)計(jì)量F值為1.60，預(yù)測(cè)決定系數(shù)R2為0.695，RMSE為0.601%，依據(jù)上文精度評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)可知，干、濕季土壤含水量預(yù)測(cè)模型精度較高，證明利用電磁感應(yīng)技術(shù)與高光譜相結(jié)合能夠?qū)ν寥篮窟M(jìn)行較精確的反演。

圖6 干、濕季土壤含水量遙感反演空間分布圖Fig.6 Spatial distribution patterns of apparent soil moisture content across the study area during two critical seasons of dry and wet based on remote sensing inversion

圖7 土壤含水量實(shí)測(cè)值與遙感反演值的比較Fig.7 Comparison between the soil moisture content based on remote sensing inversion and measurements

3 結(jié) 論

本文通過(guò)對(duì)EM38所測(cè)電導(dǎo)率與干、濕季土壤含水量進(jìn)行相關(guān)性分析，并建立指數(shù)回歸模型，將EM38水平模式解譯的土壤含水量作為后續(xù)建模因變量，再將高光譜數(shù)據(jù)重采樣為L(zhǎng)andsat8反射率，并進(jìn)行光譜特征指數(shù)提取。通過(guò)選擇敏感波段，確定特征參數(shù)作為模型自變量，利用偏最小二乘方法進(jìn)行土壤含水量高光譜模型估算，最終實(shí)現(xiàn)遙感與近感相結(jié)合的干旱區(qū)土壤含水量空間分布反演研究。所得結(jié)論如下：

(1)通過(guò)對(duì)研究區(qū)干、濕季EM38電導(dǎo)率與實(shí)測(cè)土壤含水量的相關(guān)性分析，表明干、濕季EM38水平模式土壤表觀電導(dǎo)率與土壤含水量所建指數(shù)模型精度較高，相關(guān)系數(shù)R2均達(dá)到0.65以上。因此，利用EM38水平模式所解譯出的土壤含水量作為后續(xù)建模因變量是可行的。

(2)對(duì)重采樣的高光譜數(shù)據(jù)，提取干、濕季敏感特征參數(shù)共81個(gè)，利用偏最小二乘回歸方法，將比值、差值、歸一化以及多種特征光譜參數(shù)分別作為自變量，將EM38解譯出的土壤含水量作為因變量，建立研究區(qū)干、濕季土壤含水量高光譜估算模型。最優(yōu)模型為利用多種光譜特征指數(shù)所建土壤含水量估算模型，其干、濕季的Rc2大于0.7，并且Rp2大于0.6，RMSE均小于0.5%，RPD均大于2，證明該模型能夠較精確地對(duì)干旱區(qū)綠洲土壤含水量進(jìn)行估算。

(3)利用遙感反演土壤含水量分布，結(jié)果表明干季土壤含水量大部分都低于15%，而在濕季土壤含水量大部分都高于15%，綠洲內(nèi)部由于土壤持水能力強(qiáng)且灌溉頻繁，因此土壤含水量高于綠洲外圍，這與研究區(qū)實(shí)際情況相一致。將遙感影像中反演的采樣點(diǎn)土壤含水量與實(shí)際采樣點(diǎn)土壤含水量做相關(guān)性分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，干、濕季土壤含水量反演精度較高，決定系數(shù)R2均大于0.5，且RMSE均小于0.7%。表明在干旱區(qū)綠洲，將電磁感應(yīng)技術(shù)與高光譜技術(shù)相結(jié)合能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)土壤含水量的精準(zhǔn)、高效監(jiān)測(cè)。

本文嘗試?yán)肊M38水平模式表觀電導(dǎo)率解譯數(shù)據(jù)代替實(shí)測(cè)土壤含水量數(shù)據(jù)，結(jié)合三種單一的光譜特征指數(shù)建立土壤含水量預(yù)測(cè)模型，其結(jié)果符合實(shí)際土壤含水量分布規(guī)律，對(duì)于電磁感應(yīng)技術(shù)與高光譜技術(shù)相結(jié)合監(jiān)測(cè)土壤含水量的方法，進(jìn)行了初步的探索研究。單一的光譜特征指數(shù)所構(gòu)建的土壤含水量高光譜預(yù)測(cè)模型，在一定程度上較難反映研究區(qū)實(shí)際的土壤水分含量，因此本文嘗試?yán)枚喾N光譜特征指數(shù)建立預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)精度有所提高。由于本文僅利用單1a的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，因此土壤含水量預(yù)測(cè)模型具有一定的局限性，在今后的研究中盡量采用多年實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，以期實(shí)現(xiàn)區(qū)域土壤含水量實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)、精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)。

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